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图像去雾中深度学习数据增强方法
被引量：
2
1
作者
苏欣宇
王涛
+6 位作者
诸葛杰
王华英
胡争胜
张小磊
李佩
苏群
董昭
《电光与控制》
CSCD
北大核心
2024年第3期81-85,共5页
图像去雾是图像处理领域中非常重要的问题。深度学习可以有效提高图像清晰度,但训练过程中由于缺少相对应的真实雾匹配数据对,多采用合成雾作为数据集。现有合成雾多依赖于深度信息、大气散射系数等参数,针对由此作为数据集训练容易造...
图像去雾是图像处理领域中非常重要的问题。深度学习可以有效提高图像清晰度,但训练过程中由于缺少相对应的真实雾匹配数据对,多采用合成雾作为数据集。现有合成雾多依赖于深度信息、大气散射系数等参数,针对由此作为数据集训练容易造成颜色失真和去雾不彻底的问题,提出基于循环生成对抗网络(CycleGAN)合成雾方法。通过该网络进行不匹配数据对训练学习有雾图像的特征,然后赋予清晰图片真实雾特征并与其自身构成匹配数据对,最后再用此类数据集进行去雾训练。结果表明,这些数据集可以有效解决颜色失真和去雾不彻底等问题。
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关键词
图像
去雾
循环生成对抗网络
图像
模糊
图像清晰度增强
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职称材料
题名
图像去雾中深度学习数据增强方法
被引量：
2
1
作者
苏欣宇
王涛
诸葛杰
王华英
胡争胜
张小磊
李佩
苏群
董昭
机构
河北工程大学数理科学与工程学院
国家卫星气象中心
杭州佐格通信设备有限公司
河北省计算光学成像与光电检测技术创新中心
河北省计算光学成像与智能感测国际联合研究中心
出处
《电光与控制》
CSCD
北大核心
2024年第3期81-85,共5页
基金
国家自然科学基金(62175059)
河北省自然科学基金(F2023402009)
河北省高等学校科学技术研究项目(QN2020426)。
文摘
图像去雾是图像处理领域中非常重要的问题。深度学习可以有效提高图像清晰度,但训练过程中由于缺少相对应的真实雾匹配数据对,多采用合成雾作为数据集。现有合成雾多依赖于深度信息、大气散射系数等参数,针对由此作为数据集训练容易造成颜色失真和去雾不彻底的问题,提出基于循环生成对抗网络(CycleGAN)合成雾方法。通过该网络进行不匹配数据对训练学习有雾图像的特征,然后赋予清晰图片真实雾特征并与其自身构成匹配数据对,最后再用此类数据集进行去雾训练。结果表明,这些数据集可以有效解决颜色失真和去雾不彻底等问题。
关键词
图像
去雾
循环生成对抗网络
图像
模糊
图像清晰度增强
Keywords
image haze removal
cycle generative adversarial network
image blur
image sharpness enhancement
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
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被引量
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1
图像去雾中深度学习数据增强方法
苏欣宇
王涛
诸葛杰
王华英
胡争胜
张小磊
李佩
苏群
董昭
《电光与控制》
CSCD
北大核心
2024
2
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